工業(yè)用水庫茲涅茨曲線及其形成機(jī)制

許瑩瑩

(中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，武漢 430073)

1 研究背景

隨著《中華人民共和國水法》《國務(wù)院關(guān)于實(shí)行最嚴(yán)格水資源管理制度的意見》《國家節(jié)水行動(dòng)方案》等政策法規(guī)的頒布與修正，節(jié)水的重要性已不言而喻。多年來，由于水資源銳減、水源地與用水地空間差距引發(fā)的高成本調(diào)水建設(shè)等問題，我國應(yīng)對(duì)水資源短缺的主要手段集中于需求管理[1]。經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張、技術(shù)進(jìn)步、結(jié)構(gòu)調(diào)整等均為影響用水需求的主要因素?，F(xiàn)有研究認(rèn)為，資源利用與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系并不總是單調(diào)正相關(guān)的，有可能出現(xiàn)倒“U”型、“N”型、倒“N”型等多種形態(tài)[2]，這顛覆了人們原本對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源節(jié)約相矛盾的認(rèn)知。中國用水總量由農(nóng)業(yè)用水(60%以上)、工業(yè)用水(20%以上)、生活用水(15%以內(nèi))和生態(tài)用水(5%以內(nèi))4部分組成，其中，工業(yè)用水量對(duì)經(jīng)濟(jì)因素的變化最為敏感且存在嚴(yán)重的浪費(fèi)問題[3]。研究工業(yè)用水庫茲涅茨曲線可以直觀地反映出工業(yè)用水與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，解釋庫茲涅茨曲線的形成機(jī)制將更有利于我國探尋經(jīng)濟(jì)與資源環(huán)境共贏之路，推進(jìn)可持續(xù)發(fā)展并建立資源友好型社會(huì)。

研究工業(yè)用水庫茲涅茨曲線應(yīng)首先明確我國水資源形勢。水資源是工業(yè)生產(chǎn)最基本的物質(zhì)條件，是工業(yè)的血液。我國人多水少，水資源分布不均的客觀條件已造成了部分地區(qū)用水緊張的情形，再加上水污染日益嚴(yán)重、水環(huán)境每況愈下，水資源短缺已成為制約工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度不可忽視的重要因素之一。Munasinghe[4]認(rèn)為在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，節(jié)約用水的邊際收益太小，遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上擴(kuò)張經(jīng)濟(jì)帶來的可觀收益，理性經(jīng)濟(jì)人毋庸置疑將會(huì)選擇以資源浪費(fèi)為代價(jià)地發(fā)展經(jīng)濟(jì)。隨著水危機(jī)出現(xiàn)，水資源的稀缺性致使用水成本不斷提高，節(jié)水將會(huì)受到市場主體的廣泛關(guān)注。此時(shí)，高質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)發(fā)展也將激勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新、提升資源管理水平、產(chǎn)生“創(chuàng)新補(bǔ)償效應(yīng)”[5]，倒逼水資源狀況轉(zhuǎn)好。

當(dāng)前研究中，庫茲涅茨曲線是解釋資源環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的重要假說。1955年，Kuznets[6]首次提出經(jīng)濟(jì)增長與收入分配不均等之間的倒“U”型曲線關(guān)系，后由美國環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)家Grossman和Krueger[7]等人引入資源環(huán)境領(lǐng)域。他們認(rèn)為環(huán)境污染前期會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展而加劇，當(dāng)經(jīng)濟(jì)體量達(dá)到一定程度后，環(huán)境污染就會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展而有所減緩。在前人研究的基礎(chǔ)上，國內(nèi)外學(xué)者針對(duì)EKC是否存在、EKC的形狀判別、EKC的拐點(diǎn)位置以及EKC的形成機(jī)制等問題進(jìn)行了豐富的研究[8-10]。但當(dāng)前研究多集中于能源消耗和污染物排放兩方面，鮮有學(xué)者關(guān)注資源領(lǐng)域，聚焦于水資源領(lǐng)域的研究更是少之又少。Rock[11]最早研究了水資源的庫茲涅茨曲線，認(rèn)為美國經(jīng)濟(jì)增長與取用水之間呈倒“U”型發(fā)展曲線；賈紹鳳等[12]驗(yàn)證了OECD國家工業(yè)用水與人均GDP的EKC；李強(qiáng)等[13]不僅證明了中國人均工業(yè)用水EKC的存在，同時(shí)表明中國人均農(nóng)業(yè)用水和人均生活用水與經(jīng)濟(jì)發(fā)展不存在倒“U”型關(guān)系。然而，中國區(qū)域間經(jīng)濟(jì)差距較大，若是以同質(zhì)性假設(shè)去檢驗(yàn)工業(yè)用水EKC，可能會(huì)導(dǎo)致偏誤的估計(jì)結(jié)果和局限的適用性。張陳俊等[14]將中國劃分為東、中、西3個(gè)區(qū)域進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明工業(yè)用水的庫茲涅茨曲線還可能呈現(xiàn)“N”型、倒“N”型等多種形態(tài)；張兵兵等[15]的研究基于2000—2013年的數(shù)據(jù)進(jìn)一步表明全國和中部地區(qū)的曲線均為“N”型，其中，全國的“N”型曲線近似滿足單調(diào)遞增趨勢。多位學(xué)者的研究已充分證實(shí)了中國工業(yè)用水與經(jīng)濟(jì)增長之間的非線性關(guān)系，但他們的研究也存在明顯的不足之處：①對(duì)中國的區(qū)域劃分過于籠統(tǒng)，多劃分為簡單的東、中、西部地區(qū)，不能很好地為中國不同地區(qū)的工業(yè)發(fā)展提供參考；②當(dāng)前研究在探討用水庫茲涅茨曲線具體形態(tài)的同時(shí)，缺乏對(duì)曲線背后形成機(jī)制的關(guān)注，少數(shù)研究雖然對(duì)形成機(jī)制進(jìn)行了分析，但均是定性概括，并未對(duì)各個(gè)因素進(jìn)行定量比對(duì)。

鑒于此，本文基于1999—2018年中國內(nèi)地31個(gè)省(市)的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，將對(duì)中國不同發(fā)展特征地區(qū)的工業(yè)用水與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)行多層次分組探討。另外，本文還將利用對(duì)數(shù)平均迪式指數(shù)法(LMDI)測算全國工業(yè)用水驅(qū)動(dòng)因子貢獻(xiàn)值，定量比較分析庫茲涅茨曲線背后的形成機(jī)理。

2 模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

2.1 模型設(shè)定

2.1.1 工業(yè)用水庫茲涅茨曲線測算

數(shù)據(jù)和模型選擇的不同均會(huì)對(duì)EKC的檢驗(yàn)結(jié)果造成很大差異，當(dāng)前的分析方法主要包括平滑轉(zhuǎn)換回歸模型[16]、約化模型[17]、面板平滑轉(zhuǎn)換模型[18]等。其中，受數(shù)據(jù)可得性的制約，約化模型最具可行性也最為常見。該模型將資源環(huán)境指標(biāo)簡單回歸到收入、收入的平方或立方上，可以反映出兩者之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，本文同樣采用該種模型。設(shè)定模型為

Wi,t=α+β1GDPi,t+β2GDPi,t2+β3GDPi,t3+εi,t。

(1)

式中：Wi,t和GDPi,t分別為i省t年的工業(yè)用水量(億m3)和人均工業(yè)增加值(萬元/人)；α為常數(shù)項(xiàng)；β1、β2和β3為待估參數(shù)，取值不同時(shí)，庫茲涅茨曲線分別呈現(xiàn)不同的形狀；εi,t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

一般來說，工業(yè)用水EKC一共可能呈現(xiàn)出7種形狀[19]，如表1所示。

表1 工業(yè)用水EKC形狀Table 1 Shapes of EKCs of industrial water use

2.1.2 基于LMDI工業(yè)用水驅(qū)動(dòng)因子貢獻(xiàn)值測算

以往研究多將工業(yè)用水變化的影響因素歸納為技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)規(guī)模[20-21]，其中，技術(shù)進(jìn)步往往體現(xiàn)為用水效率的提高。因此，本文按照式(2)將工業(yè)用水分解為3個(gè)驅(qū)動(dòng)因子。

(2)

式中：i為截面成員，即31個(gè)省份；t為觀測期；Wt和Wi,t分別為全國t年和i省t年的工業(yè)用水量(億m3)；Yi,t為i省t年的工業(yè)增加值(億元)；Gi,t為i省t年的地區(qū)生產(chǎn)總值(億元)；ei,t為i省t年的工業(yè)用水效率，用工業(yè)用水量和工業(yè)增加值的比值表征(m3/元)；si,t為i省t年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，用第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重表征；gi,t為i省t年的經(jīng)濟(jì)規(guī)模，用各個(gè)省份當(dāng)年的地區(qū)生產(chǎn)總值表征。

LMDI方法由于無殘差、分解形式唯一且計(jì)算簡便，被廣泛應(yīng)用于多個(gè)研究領(lǐng)域。具體分為乘法和加法2種模式，前者更適合用于強(qiáng)度指標(biāo)，而后者更適合用于數(shù)量指標(biāo)[22]。本文利用加法模式將工業(yè)用水變化量(ΔW)分解為用水效率(ΔE)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(ΔS)和經(jīng)濟(jì)規(guī)模(ΔG)。

ΔW=Wt-Wt-1=ΔE+ΔS+ΔG。

(3)

分別測算3個(gè)驅(qū)動(dòng)因子的貢獻(xiàn)值為：

(4)

(5)

(6)

式中：L(Wi,t,Wi,t-1)=(Wi,t-Wi,t-1)/ln(Wi,t/Wi,t-1)；驅(qū)動(dòng)因子的貢獻(xiàn)值為正時(shí)增加用水，為負(fù)時(shí)則減少用水。

2.2 數(shù)據(jù)來源

文章選用1999—2018年中國內(nèi)地31個(gè)省(市)的省級(jí)面板數(shù)據(jù)分析中國工業(yè)用水環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)的形狀，并運(yùn)用LMDI方法度量用水效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)規(guī)模3個(gè)因子對(duì)工業(yè)用水量變化的貢獻(xiàn)，以解釋工業(yè)用水EKC的形成原因。研究中涉及各省(市)的工業(yè)用水量(億m3)、工業(yè)增加值(億元)、地區(qū)生產(chǎn)總值(億元)和年末常住人口(萬人)4個(gè)變量，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省(市)的統(tǒng)計(jì)年鑒和《中國水資源公報(bào)》。其中，為消除通脹因素，各省(市)各年份的工業(yè)增加值和GDP分別通過工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行了調(diào)整[23]，數(shù)據(jù)均為1990年不變價(jià)的工業(yè)增加值和地區(qū)生產(chǎn)總值。

3 結(jié)果分析

3.1 工業(yè)用水庫茲涅茨曲線

中國各地區(qū)工業(yè)用水量及其變化趨勢差異極大。如：年均工業(yè)用水量最大的是江蘇省，為199.74億m3/a；而年均工業(yè)用水量最小的是西藏自治區(qū)，僅為1.17億m3/a，兩者相差百倍以上。通過進(jìn)一步觀察31個(gè)省(市)1999—2018年的用水量隨經(jīng)濟(jì)增長的趨勢圖可知，江蘇、寧夏等地呈明顯的“N”型曲線；重慶、福建等地呈倒“U”型曲線；山東、天津等地呈“U”型曲線；北京、河北等地呈遞減趨勢；安徽則呈遞增趨勢。圖1列出了幾個(gè)典型地區(qū)的趨勢圖。

圖1 典型地區(qū)工業(yè)用水EKC示意圖Fig.1 EKCs of industrial water use in typical provinces

考慮到不同地域經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度不同會(huì)對(duì)工業(yè)用水量造成一定的影響，本文在測算全國整體EKC的同時(shí)，對(duì)東、中、西部地區(qū)的情況分別進(jìn)行測算，以得到更為詳細(xì)且更具參考價(jià)值的工業(yè)用水EKC。對(duì)于東、中、西部地區(qū)的劃分參照《全國城鎮(zhèn)體系規(guī)劃綱要》，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個(gè)省(市)；中部地區(qū)包括山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南9個(gè)省(市)；西部地區(qū)則包括廣西、四川、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆、西藏11個(gè)省(市)。

為消除各省“省情”不同、隨機(jī)的個(gè)體效應(yīng)所帶來的估計(jì)誤差，本文分別采用固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，并通過Hausman檢驗(yàn)認(rèn)為隨機(jī)效應(yīng)模型更優(yōu)。表2列出了全國以及東、中、西部地區(qū)的EKC檢驗(yàn)結(jié)果，圖2報(bào)告了曲線的擬合結(jié)果。可以看出全國以及中部地區(qū)的庫茲涅茨曲線呈“N”型；東部地區(qū)工業(yè)用水與人均工業(yè)增加值之間滿足單調(diào)遞增的關(guān)系；而西部地區(qū)的EKC呈現(xiàn)倒“U”型。

圖2 中國工業(yè)用水EKC示意圖Fig.2 Fitted EKCs of industrial water use in China

表2 中國工業(yè)用水EKC檢驗(yàn)結(jié)果Table 2 Parameters of EKCs of industrial water use in China

從全國情況來看，工業(yè)用水與經(jīng)濟(jì)增長之間的“N”型關(guān)系存在2個(gè)拐點(diǎn)，分別位于人均工業(yè)增加值為7 803.90元/人和12 544.43元/人。這表明當(dāng)人均工業(yè)增加值處于2個(gè)拐點(diǎn)之間時(shí)，工業(yè)用水量會(huì)逐漸下降；而當(dāng)人均工業(yè)增加值<7 803.90元/人或>12 544.43元/人時(shí)，工業(yè)用水量會(huì)持續(xù)上升。多年來，我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長，中國“N”型EKC則提示政府，當(dāng)全國人均工業(yè)增加值>12 544.43元/人時(shí)，應(yīng)采取一定的節(jié)水激勵(lì)政策以節(jié)約工業(yè)用水量。

中部地區(qū)庫茲涅茨曲線仍然呈現(xiàn)“N”型并具有2個(gè)拐點(diǎn)。但相較于全國整體情況，2個(gè)拐點(diǎn)均有前移，分別為4 212.99元/人和10 647.70元/人，且2個(gè)拐點(diǎn)之間的用水量呈現(xiàn)更為明顯的下降趨勢。從中部地區(qū)各省份的具體情況來看，所有省份均已跨越第1個(gè)拐點(diǎn)，但多數(shù)省份仍處于2個(gè)拐點(diǎn)之間，即用水量隨經(jīng)濟(jì)增長呈下降趨勢。吉林、河南、黑龍江已接近第2個(gè)拐點(diǎn)，內(nèi)蒙古則已跨越第2個(gè)拐點(diǎn)并出現(xiàn)用水量回升的狀況。

西部地區(qū)EKC呈倒“U”型且拐點(diǎn)位于人均工業(yè)增加值5 166.47元/人處，這意味著只有當(dāng)人均工業(yè)增加值>5 166.47元/人時(shí)，工業(yè)用水量才會(huì)隨經(jīng)濟(jì)增長逐漸降低。西部地區(qū)中西藏、新疆等仍未跨越拐點(diǎn)，而重慶、廣西、寧夏等地區(qū)已跨越拐點(diǎn)并呈現(xiàn)出工業(yè)用水量連續(xù)下降的趨勢。這一定程度上證明了倒“U”型庫茲涅茨曲線在中國的存在性，但也同時(shí)啟示政府應(yīng)給予一定的政策激勵(lì)，加速部分省份跨越拐點(diǎn)的速度。同時(shí)，結(jié)合全國和中部地區(qū)的情況，西部地區(qū)仍需防范庫茲涅茨曲線由倒“U”型向“N”型轉(zhuǎn)變的可能性，防止第2個(gè)拐點(diǎn)的出現(xiàn)。

東部地區(qū)的擬合結(jié)果為單調(diào)遞增的曲線。但本文發(fā)現(xiàn)，如將江蘇省剔除，東部地區(qū)的擬合曲線將呈現(xiàn)倒“U”型。這樣的結(jié)果提示應(yīng)多加考慮不同地區(qū)的異質(zhì)性條件，更細(xì)致的分組條件得到的EKC將帶來更合理的解釋。

基于上述分類分析，本文通過工業(yè)用水量大小和工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長快慢2個(gè)維度將中國31個(gè)省(市)劃分為4組[23]：低用水低增長、低用水高增長、高用水高增長和高用水低增長，如表3所示。分別對(duì)4組進(jìn)行EKC檢驗(yàn)(表4)并繪制各個(gè)組別EKC示意圖(圖3)。

表3 省(市)分組列表Table 3 List of provinces grouping

表4 各組工業(yè)用水EKC檢驗(yàn)結(jié)果Table 4 EKC test results of various groups of industrial water use

圖3 4組工業(yè)用水EKC示意圖Fig.3 EKCs of industrial water use of four groups

由表4可知，不同區(qū)域間的EKC差異極大。低用水低增長組地區(qū)的工業(yè)用水與人均工業(yè)增加值之間整體呈單調(diào)遞減的直線，從各省面板數(shù)據(jù)來看，北京、河北極具代表性，與該組擬合曲線趨勢基本一致。低用水高增長組地區(qū)的EKC總體呈倒“U”型，拐點(diǎn)位于人均工業(yè)增加值11 784.98元/人處。該組別省(市)中重慶、天津和內(nèi)蒙古已跨越拐點(diǎn)，吉林、貴州雖未跨越拐點(diǎn)，但其工業(yè)用水量已持續(xù)下降多年。高用水的2組EKC均呈“N”型，2組均有2個(gè)拐點(diǎn)且拐點(diǎn)位置相近，但低增長組的2個(gè)拐點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的人均工業(yè)增加值均小于高增長組。具體到個(gè)體來看，高用水高增長組的所有省份均已跨越第1拐點(diǎn)，但僅有福建跨越了第2拐點(diǎn)。高用水低增長組的江蘇省已跨過第2個(gè)拐點(diǎn)，工業(yè)用水量開始了第2階段的攀升；黑龍江處于2拐點(diǎn)之間的階段，用水量隨工業(yè)增長逐年下降；其他幾省雖然已跨越第2拐點(diǎn)，但仍未開始第2階段的上升，需要多加防范。

3.2 工業(yè)用水EKC形成原因分析

根據(jù)式(4)—式(6)對(duì)中國各省(市)工業(yè)用水變化量進(jìn)行因子分解，結(jié)果見圖4。測算結(jié)果證實(shí)了用水效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)規(guī)模對(duì)工業(yè)用水變化均有影響，但用水效率和經(jīng)濟(jì)規(guī)模的驅(qū)動(dòng)力遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。通過觀察驅(qū)動(dòng)因子的正負(fù)可以進(jìn)一步得知，ΔE均為負(fù)值，ΔG均為正值。可見，技術(shù)進(jìn)步總會(huì)促進(jìn)節(jié)水，而經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張卻多會(huì)驅(qū)動(dòng)用水，用水量具體是增加還是減少還要看3個(gè)驅(qū)動(dòng)因子的大小。當(dāng)技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)帶來的節(jié)水量小于(大于)經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張?jiān)黾拥挠盟繒r(shí)，用水量升高(降低)；當(dāng)技術(shù)進(jìn)步帶來的節(jié)水量小于(大于)經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)增加的用水量時(shí)，用水量同樣會(huì)升高(降低)[24]。

圖4 1999—2018年工業(yè)用水量變化及其驅(qū)動(dòng)因子貢獻(xiàn)值Fig.4 Change in industrial water consumption and the contribution value of driving factors from 1999 to 2018

上述分析中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)工業(yè)用水變化的影響并不明朗。因此，通過31個(gè)省(市)1999—2018年的數(shù)據(jù)進(jìn)一步繪制了工業(yè)用水變化率與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)系擬合圖，見圖5。由結(jié)果可知，在省份樣本數(shù)據(jù)中，第二產(chǎn)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重在17%～59%之間。隨著第二產(chǎn)業(yè)GDP占比的提高，工業(yè)用水量變化率由負(fù)變正，這意味著隨著第二產(chǎn)業(yè)GDP占比的提高，工業(yè)用水量先降低后增加，近似地呈“U”型曲線。通過觀察圖5曲線的變化趨勢進(jìn)一步可知，隨著第二產(chǎn)業(yè)比重的增加，工業(yè)用水量前期降低的幅度是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于后期增長的幅度的。

圖5 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)工業(yè)用水變化率的影響Fig.5 Impact of industrial structure on the change rate of industrial water use

結(jié)合圖4和圖5的結(jié)論也許可以更具普適性地解釋工業(yè)用水各種形態(tài)的EKC的形成：工業(yè)經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張雖然總會(huì)促進(jìn)工業(yè)用水量的上升，但同時(shí)也會(huì)帶來技術(shù)進(jìn)步和第二產(chǎn)業(yè)比重的提升。技術(shù)進(jìn)步總會(huì)大幅度地節(jié)約用水，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多數(shù)情況會(huì)小幅度地促進(jìn)節(jié)水。當(dāng)經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張觸發(fā)的增水量小于技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)帶來的節(jié)水量時(shí)，會(huì)形成EKC中的下降趨勢；反之，當(dāng)經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張觸發(fā)的增水量大于技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)帶來的節(jié)水量時(shí)，則會(huì)形成EKC中的上升趨勢。這3個(gè)驅(qū)動(dòng)因子的相互作用、相互關(guān)聯(lián)、相互制約促使工業(yè)用水與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系由非均衡發(fā)展為均衡，形成了“N”型、倒“U”型、單調(diào)型等多種不同形態(tài)的工業(yè)用水庫茲涅茨曲線。

4 結(jié)論與啟示

4.1 結(jié) 論

本文基于1999—2018年中國內(nèi)地31個(gè)省(市)的面板數(shù)據(jù)，對(duì)我國工業(yè)水資源利用與工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行了分組實(shí)證研究，并分別繪制了EKC示意圖。另外，本文還定量測算了用水效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)規(guī)模這3個(gè)因子對(duì)中國工業(yè)用水變化量的驅(qū)動(dòng)作用。結(jié)果表明：

(1)全國整體情況和中部地區(qū)情況均呈“N”型曲線。其中，全國的拐點(diǎn)分別位于人均工業(yè)增加值為7 803.90元/人和12 544.43元/人時(shí)；中部地區(qū)拐點(diǎn)均有前移，分別位于人均工業(yè)增加值為4 212.99元/人和10 647.70元/人時(shí)。西部地區(qū)EKC呈倒“U”型且拐點(diǎn)位于人均工業(yè)增加值5 166.47元/人處，已有地區(qū)跨越拐點(diǎn)進(jìn)入工業(yè)用水量連續(xù)下降的狀態(tài)。東部地區(qū)為單調(diào)遞增的直線。

(2)由于東、中、西部地區(qū)的劃分方式未能全面反映地區(qū)間差異，本文通過工業(yè)用水量大小和工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長快慢2個(gè)維度將31個(gè)省(市)劃分為低用水低增長組、低用水高增長組、高用水高增長組和高用水低增長組4組，并測算出4組的曲線分別為單調(diào)遞減的直線、倒“U”型曲線、“N”型曲線和“N”型曲線。

(3)通過對(duì)3個(gè)驅(qū)動(dòng)因子的貢獻(xiàn)值測算，證實(shí)了用水效率和經(jīng)濟(jì)規(guī)模的顯著驅(qū)動(dòng)力，兩者的作用也是相反的，技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)節(jié)水，而經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張驅(qū)動(dòng)用水。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的作用雖不明顯，但它對(duì)工業(yè)用水變化率的影響呈倒“U”型曲線關(guān)系，并且前期用水量降低的幅度是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于后期用水量增加的幅度的。

4.2 啟 示

(1)工業(yè)用水與經(jīng)濟(jì)增長之間的倒“U”型、“N”型等關(guān)系給我們了一個(gè)積極信號(hào)：節(jié)水與經(jīng)濟(jì)發(fā)展并不永遠(yuǎn)是沖突的，跨越轉(zhuǎn)折點(diǎn)后，水資源消耗會(huì)不再增長甚至有所降低。這也提示政府應(yīng)采取激勵(lì)政策保持用水總處于倒“U”型曲線或“N”型曲線的下降趨勢階段。

(2)工業(yè)用水與經(jīng)濟(jì)增長之間呈現(xiàn)的EKC形狀并不唯一，而是多樣的，并且與區(qū)域范圍有著密切聯(lián)系，這證明了進(jìn)行多層次分組研究的必要性。

(3)旨在提高用水效率的節(jié)水政策，其節(jié)水效果并不能達(dá)到預(yù)期，中國不能將水生產(chǎn)率技術(shù)的提高視為實(shí)現(xiàn)節(jié)水目標(biāo)和解決缺水問題的唯一途徑。政府在制定節(jié)水方略時(shí)，應(yīng)多加考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展、結(jié)構(gòu)調(diào)整等多方因素，并依據(jù)“省情”不同因地制策，以達(dá)到精準(zhǔn)施策的目的。